PROPOSTA DE MELHORIA PARA UMA UNIDADE DE PRONTO ATENDIMENTO DE SAÚDE: UM ESTUDO DE CASO COM SUPORTE DE SIMULAÇÃO.

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1 PROPOSTA DE MELHORIA PARA UMA UNIDADE DE PRONTO ATENDIMENTO DE SAÚDE: UM ESTUDO DE CASO COM SUPORTE DE SIMULAÇÃO. Aparecido Soares Filho (UFSCar/Sor) Guilherme Tadeu Chiozzotto de Moraes (UFSCar/Sor) Raissa Lisboa de Almeida Leme (UFSCar/Sor) Tiago Fonseca Albuquerque Cavalcanti Sigahi (UFSCar/Sor) Joao Eduardo Azevedo Ramos da Silva (UFSCar/Sor) Neste estudo analisou-se a rotina de processamento de pacientes em uma unidade de pronto atendimento de saúde localizada na cidade de Votorantim, no Estado de São Paulo. Utilizando o método de pesquisa de estudo de caso, foram levantados oss pontos ineficientes do serviço, do ponto de vista dos usuários, em sua configuração original. Para melhor compreensão do sistema e da interface entre os recursos, o sistema foi representado por meio de um modelo de simulação. Inicialmente, o modelo foi configurado conforme a situação atual, sendo simulado e coletando-se os resultados. Em um segundo momento, cenários de melhoria foram testados, sendo que um destes foi selecionado para comparação com os resultados da situação vigente. A avaliação comparativa foi feita por meio de índices de desempenho como percentual de utilização de recursos e estatísticas de filas. Visitas técnicas foram realizadas ao local para a compreensão dos processos e mensuração dos tempos operacionais que subsidiaram a simulação. Da comparação dos dois cenários, concluiu-se que houve a necessidade de acréscimo de mão de obra, na quantidade de um médico clinico, uma enfermeira e um analista de raio-x. Apesar do incremento dos custos referentes a estes profissionais, do ponto de vista da população e dos próprios funcionários da unidade de saúde, o sistema apresentou ganho de eficiência. Os processos internos foram agilizados e a carga de trabalho de alguns postos de trabalho foi redimensionada, reduzindo-se sobrecargas. Palavras-chaves: Unidade de pronto atendimento, saúde, estudo de caso, simulação.

2 1. Introdução O Sistema Único de Saúde (SUS) é um dos maiores sistemas públicos de saúde do mundo, conforme dados do Ministério de Saúde (BRASIL, 2011). Ele abrange desde o simples atendimento ambulatorial até o transplante de órgãos, possibilitando acesso integral, universal e gratuito a diversos serviços de saúde para toda a população do país. Entretanto, atualmente o sistema vem sendo criticado em razão do surgimento de problemas como a falta de materiais hospitalares, quantidade insuficiente de leitos e demora no atendimento, que acabam por influenciar o serviço prestado aos pacientes. Dos problemas enfrentados pelo SUS, a questão da qualidade do serviço é o mais frequente, o que acaba por trazer consequências aos pacientes que usufruem deste sistema, tais como demora excessiva para realização de exames, consultas médicas e cirurgias. Apesar da avaliação do serviço prestado pelo SUS ser qualificado como ruim, sua qualidade vem melhorando consideravelmente nos últimos anos. A regulamentação da Ementa Constitucional 29 no ano de 2000 (CONSELHO NACIONAL DE SAÚDE, 2011) estipula formas de financiamento da saúde pública, sendo fundamental para reduzir as instabilidades na manutenção do SUS, que eram encontradas no inicio de seu funcionamento. (CARVALHO, 2003). O objeto de estudo deste trabalho foi o Pronto Atendimento da cidade de Votorantim, cujo funcionamento foi representado por meio de um modelo de simulação. A simulação é um método de pesquisa que utiliza técnicas computacionais para representar o funcionamento de sistemas produtivos a partir de modelos matemáticos, (CAUCHICK MIGUEL, 2010), possibilitando assim uma análise quantitativa da utilização dos recursos disponíveis e o consequente direcionamento na tomada de decisões visando a melhoria do sistema. O objetivo deste trabalho é relatar e buscar soluções para problemas como a demora no atendimento e a sobrecarga dos funcionários, e desta forma propor melhorias com embasamento científico, que beneficiem não apenas aos usuários do sistema, mas também seus diversos componentes: recursos humanos, instalações, máquinas e materiais. 2. Revisão bibliográfica Na definição de Chiavenato (2005), um sistema é um conjunto de elementos interdependentes e interagentes, ou um grupo de unidades combinadas, que formam um todo organizado. Essa definição pode ser aplicada aos sistemas de produção de bens e de prestação de serviços que as organizações executam como atividade fim. Os processos executados pelas organizações são administrados de maneira coordenada, para serem eficientes nos setores em que atuam, de forma que possam se manter competitivos para atender clientes cada vez mais exigentes. A gestão dos processos realizados por uma organização requer uma abordagem sistêmica, uma vez que muitos são os elementos que compõem as suas atividades, como recursos humanos, máquinas, peças e outros componentes que estão sujeitos a políticas operacionais de estoques, formação de lotes e regras de turnos e jornadas de trabalho, dentre outras. Essa característica é reforçada por Corrêa e Corrêa (2008, p. 5) que afirmam que a gestão de produção e operações:... ocupa-se da atividade de gerenciamento estratégico dos recursos escassos (humanos, tecnológicos, informacionais e outros), de sua interação e dos processos que produzem e entregam bens e serviços, visando atender a necessidade e/ou desejos de qualidade, tempo e custo de seus clientes. Além disso, deve também 2

3 compatibilizar este objetivo com as necessidades de eficiência no uso dos recursos que os objetivos estratégicos da organização requerem. Uma das técnicas que permite a abordagem sistêmica dos processos produtivos de uma organização é a Simulação de Sistemas. De acordo com Freitas Filho (2008), a simulação implica na modelagem de um processo ou sistema, de tal forma que o modelo imite as respostas obtidas no sistema real numa sucessão de eventos que ocorrem ao longo do tempo. Definição similar é dada por Kelton, Sadowski e Sturrock (2007), que dizem que o processo de simulação refere-se a uma grande coleção de métodos e aplicações que imitam o comportamento dos sistemas reais feitos em softwares computacionais. Estes autores afirmam que a simulação é extremamente generalizada e pode ser aplicada em uma grande diversidade de áreas. Banks et al (2004), cita algumas delas: a) Manufatura; b) Engenharia civil e gerenciamento de projetos; c) Logística, cadeia produtiva e distribuição de materiais; d) Modelos de transporte e tráfego; e) Processos de negócios; f) Saúde Nas últimas três décadas, a simulação vem sendo utilizada com mais freqüência, tornando-se assim uma ferramenta de operação mais popular. (KELTON; SADOWSKI; STURROCK, 2007). A principal razão para a popularidade da simulação é a possibilidade de lidar com modelos complexos e suas devidas necessidades de representação. Outra razão para sua crescente utilização é a melhoria no desempenho e a redução do custo dos computadores, tornando-os mais acessíveis. Adicionalmente, avanços na qualidade dos softwares de simulação, na flexibilidade e na melhoria da interface com o usuário fizeram com que estes se transformassem numa importante ferramenta na tomada de decisões das empresas. Os fatores apresentados contribuíram para tornar a simulação uma ferramenta versátil e poderosa, sendo particularmente útil na compreensão do comportamento de sistemas produtivos. Em contrapartida à evolução dos softwares de simulação, Kelton, Sadowski e Sturrock (2007), destacam que, devido aos sistemas reais serem afetados por inputs randômicos e incontroláveis, a representação de muitos modelos de simulação também requer componentes randômicos ou estocásticos, fazendo com que seu output seja igualmente randômico. Essa característica pode trazer diferenciação dos resultados do modelo em comparação com o sistema real. Por exemplo, um modelo de simulação que representa uma central de distribuição deve ter chegadas, partidas e tamanhos de lotes representados por distribuições de probabilidade, que serão utilizadas no modelo e farão com que os tempos de produção e os ciclos resultantes também sejam randômicos. Isso pode levar a variações no resultado da simulação, que podem diferir do sistema real. Assim, devido ao caráter estocástico dos modelos, é necessário efetuar a análise dos experimentos adequadamente, para manter o controle sobre possíveis resultados incertos, sobretudo quando o tempo para o estudo do modelo é relativamente curto. Segundo Chwif e Medina (2007) os projetos de simulação são baseados na experimentação de modelos, que são uma abstração da realidade, aproximando-se do verdadeiro comportamento do sistema, mas sempre mais simples que o sistema real. Assim, é importante que, no processo de representação do sistema real, as características essenciais sejam representadas em nível adequado de detalhamento, condizente com as necessidades do projeto. A técnica de 3

4 simulação requer tempo para a compreensão dos sistemas, coleta de dados, modelagem e experimentação. Modelos muito detalhados consomem tempo excessivo de elaboração e não necessariamente trazem benefício para atingir o objetivo do estudo. Os modelos de simulação podem ser classificados conforme algumas dimensões. Kelton, Sadowski e Sturrock (2007) propõem três delas: a) Modelos estáticos e dinâmicos b) Modelos contínuos e discretos c) Modelos determinísticos e estocásticos Segundo os autores, um modelo estático é aquele em que o tempo não interfere sobre os resultados obtidos, diferentemente de modelos dinâmicos, os quais, além do tempo, a duração das operações influencia nos resultados. A maioria dos sistemas de produção é dinâmica. Nos modelos contínuos o status das variáveis de estado varia continuadamente com o decorrer do tempo. Como exemplo, pode-se destacar o nível de água de um reservatório e o seu fluxo de entrada e saída. Num modelo discreto, as variações ocorrem apenas em pontos destacados no tempo, trazendo alterações para o sistema. Como exemplo pode-se citar uma empresa manufatureira, com o fluxo de entrada e saída de materiais em instantes determinados de tempo. (KELTON, SADOWSKI, STURROCK, 2007). Ainda segundo os autores, os modelos determinísticos são aqueles em que não existem eventos aleatórios ocorrendo, como por exemplo, o horário de uma consulta médica, que, por ser fixo, não há como ocorrer mudanças. Já modelos estocásticos funcionam com no mínimo um input sendo aleatório, como em um banco, no qual o instante de chegada varia para cada cliente. 3. Metodologia O presente artigo apresenta um estudo de caso de caráter quantitativo, com suporte de um software de simulação, que possibilitou uma análise aprofundada do objeto de estudo e a proposição de melhorias ao mesmo. O estudo de caso é um método de pesquisa muito utilizado na engenharia de produção. Cauchick Miguel (2010) define tal método como um estudo empírico que investiga um fenômeno contemporâneo dentro de um contexto real, por meio de uma análise aprofundada de um ou mais objetos (casos), para permitir o seu amplo e detalhado conhecimento. O mesmo autor afirma que a principal tendência no estudo de caso é que ele tenta esclarecer uma decisão (ou um conjunto de decisões), o motivo pelo qual foi tomada, como foi implementada, e com quais resultados. Uma vez que o caso selecionado para análise foi identificado como objeto de estudo e a simulação foi reconhecida como possível ferramenta auxiliar para explorá-lo, fez-se necessário obter conhecimento teórico sobre simulação e seu uso em tomadas de decisão. Posteriormente foi desenvolvida capacitação técnica no software de simulação utilizado (Arena), o que possibilitou a modelagem do sistema real e a execução do estudo de caso. O objeto de estudo foi uma Unidade de Saúde de Pronto Atendimento localizada no município de Votorantim, São Paulo. Visitas técnicas foram realizadas tendo como intuito o mapeamento dos processos conduzidos e a identificação dos elementos (entidades, atributos, recursos e variáveis) para a modelagem do sistema. As visitas só foram viabilizadas através de uma solicitação feita pela universidade à Secretaria de Saúde do município. 4

5 Durante as visitas, foram coletados dados referentes ao sistema como tempos de processo e quantidade de pacientes atendidos. A partir destes dados, foram geradas distribuições de probabilidade para representar o tempo de duração dos processos no modelo com natureza estocástica. As distribuições de probabilidade foram obtidas por meio do software Input Analyzer, auxiliar do pacote de simulação do software Arena. Para a modelagem, foi necessário detalhar o fluxo dos pacientes pela unidade, separando os processos em estações, de forma a facilitar a tomada de tempos. As estações representadas foram: entrada, consultório, diagnóstico e saída. Nas quatro estações os tempos foram coletados para os processos do sistema, a saber: cadastro de entrada na recepção, chamada dos médicos para o atendimento (adultos e crianças), atendimento emergencial, medicação de pacientes, exame de raio-x de pacientes e atendimento na enfermagem. Após a conclusão do modelo, as características do cenário atual foram inseridas e o sistema foi simulado, realizando-se uma análise dos relatórios gerados. Num segundo momento, modificações foram propostas e aplicadas ao modelo computacional, que foi executado novamente (cenário de melhorias), gerando resultados que foram comparados ao cenário inicial. A análise do estudo de caso foi concentrada no impacto das mudanças operacionais resultantes entre os dois cenários. 4. Estudo de caso O Pronto Atendimento de Votorantim é uma empresa pública municipal de prestação de serviços de saúde na área de emergência. A unidade recebe pacientes encaminhados por outras unidades básicas de saúde do município, em função da complexidade da assistência de que necessitam, além de pacientes que procuram os serviços espontaneamente e ainda os trazidos pela Polícia Militar e pelo serviço de resgate do Corpo de Bombeiros. O atendimento é feito exclusivamente pelo SUS (Sistema Único de Saúde) sendo uma unidade administrada pela Prefeitura Municipal de Votorantim. A unidade pertence ao sistema de referência de urgência regional, sendo o meio de acesso para as internações de clínica médica e pediatria para o hospital municipal de Votorantim e serviço de triagem para o encaminhamento dos casos de internação cirúrgica de urgência para o Conjunto Hospitalar de Sorocaba. O sistema atende 24 horas ininterruptamente e conta com um quadro de médicos dividido em plantões. No período considerado pelo estudo, o primeiro turno do dia (das 7h00min às 13h00min), a unidade contava com dois médicos, sendo um pediatra e um clínico geral, além de um enfermeiro e um auxiliar de enfermagem. A quantidade média mensal de atendimentos na unidade é de cerca de consultas e atendimentos de enfermagem por mês. Isso corresponde a aproximadamente 20% do total de consultas médicas feitas no município. Este número é considerado alto, visto que a Organização Mundial de Saúde recomenda uma média de 10% de atendimentos de emergência em relação ao total de consultas. A área escolhida para o estudo foi a de fluxo interno do paciente, desde sua recepção na Unidade de Pronto Atendimento até a sua liberação. Este processo envolveu as estações de atendimento na recepção, consulta médica, exames de apoio, diagnósticos e enfermagem. Os processos representados na simulação foram: recepção, atendimento, emergência, raio-x, medicação e enfermagem. 5

6 Os pacientes (entidades) que passam pelo sistema são diferenciados pelos atributos de idade e grau de emergência. Os recursos são recepcionistas, pediatra, clínicos gerais, médico de emergência, máquina de raio-x, enfermeira e enfermeira de medicação, divididos em quatro estações: entrada, consultório, diagnóstico e saída. A Tabela 1 apresenta a divisão dos processos em estações e uma breve descrição dos mesmos. Estação Processo Descrição Entrada Recepção Local de entrada onde os pacientes são diferenciados conforme os atributos de idade e urgência e posteriormente aguardam atendimento. Consultório Diagnósticos Atendimento Continuação do atendimento 3 tipos: Raio-X Medicação Enfermagem Atendimento de três tipos: emergencial, adulto e pediátrico, conforme suas especificações e indicação dos exames a serem realizados. Verificação dos exames, encaminhamento das emergências para internação ou para transferência. Os pacientes recebem alta ou são internados. Pacientes passam pela máquina de raio-x. Aplicação de soro ou injeções Exames mais complexos e decisão de internação. Saída Encaminhamento dos pacientes Os pacientes são internados, recebem alta ou são transferidos. Tabela 1: Divisão das estações e seus processos Dentro do sistema os pacientes seguem o fluxo apresentado na Figura 1. Nota-se que há o retorno ao consultório para a decisão sobre o encaminhamento dos pacientes. Figura 1: Fluxo de pacientes no sistema Na estação Diagnósticos são realizados os processos apresentados na Figura 2. 6

7 Figura 2: Atividades realizadas na estação Diagnóstico Após o mapeamento e modelagem de todo o sistema, este foi simulado e através dos relatórios obtidos, os principais índices analisados foram o grau de utilização dos recursos e as filas formadas nos processos. Na sequencia, cenários foram testados e uma alternativa foi selecionada para proposição de melhoria, visando diminuição das filas e da utilização dos recursos. 5. Resultados Através dos resultados obtidos pela simulação para o cenário inicial, foi possível verificar o desempenho de alguns recursos, destacados na Tabela 2, como o raio-x, com 97,4% de utilização, formando assim gargalos no sistema. Indicadores Tempo médio entre processos (min) Tempo médio de fila (min) Qtde média de pacientes na fila Ocupação média dos recursos (%) Qtde pacientes atendidos Raio-X Medicação Processos Consultas pacientes adultos Consultas pacientes emergência 14,1 14,9 2,9 6,4 131,1 15,3 1,5 0, ,5 0,03 97,4% 59,8% Clínico 1: 58,5% Clínico 2: 53,5% 240 (2 vezes por paciente) Tabela 2: Principais dados analisados para o cenário atual. 22,1% 112 (2 vezes por paciente) No processo do raio-x há apenas um profissional que opera o equipamento e ao mesmo tempo realiza o diagnóstico. Pelo fato de ter que interromper o processo de raio-x para executar o diagnóstico, forma-se bastante fila (131,1 minutos de espera e fila média de 41 7

8 pacientes) e o profissional acaba sendo sobrecarregado por ter que cumprir duas funções no mesmo processo. Neste processo há geração de fila pelo fato da maioria dos pacientes passar por ele, e ainda os pacientes em emergência terem prioridade. Em discussão com a equipe técnica do Posto de Pronto Atendimento, o percentual de ocupação dos médicos clínicos (de 58,5% e 53,5%) também foi considerado alto, pois além do tempo de atendimento dos pacientes, há outras atividades realizadas por estes recursos que não foram consideradas no estudo. Dentro do processo de medicação, observou-se a geração de fila (15,3 minutos em média), devido ao fato de uma das suas atividades ser a aplicação de soro, que demanda muito tempo. Para a realização deste processo há apenas uma enfermeira. Em contraponto, outra atividade realizada na medicação é a aplicação de injeções, sendo uma atividade muito rápida, o que acaba balanceando o tempo médio da fila de pacientes que aguardam a enfermeira. O percentual de 59,8% para a enfermeira também foi considerado alto pelos mesmos motivos dos médicos clínicos, ou seja, a realização de outras tarefas não contabilizadas no estudo. De menor gravidade, no consultório de pacientes adultos sem emergência também ocorre formação de uma pequena fila, pois os pacientes devem passar por essa etapa duas vezes, uma antes da realização dos exames, e uma depois, para verificar os resultados e receber o diagnóstico final. Assim, esta estação (Consultório) numericamente recebe o dobro de pacientes que as demais etapas. Como proposta de melhoria, dentre várias simulações realizadas previamente, foi testada a hipótese de haver mais um médico clínico geral disponível no período, além de uma enfermeira adicional na área de medicação e um analista para o raio-x. As melhorias propostas têm como objetivo agilizar o atendimento e promover a diminuição da sobrecarga de alguns recursos do sistema. A Tabela 3 refere-se aos mesmos indicadores, porém com as melhorias propostas. Indicadores Tempo médio entre processos (min) Tempo médio de fila (min) Qtde média de pacientes na fila Raio- X Analista Raio-X Medicação Processos Consultas pacientes adultos Consultas pacientes emergência 5,6 11,1 3,3 2,6 1,6 21,5 1,4 0,1 0,6 0,2 3,7 0,13 0,02 0,2 8

9 Ocupação média dos recursos (%) 53,4% 94,9% Enf1 43,5% Enf2 43,5% Clín1: 38,6% Clín2: 30,1% Clín3: 29,3% 36,2% Qtde final de pacientes atendidos (2 vezes por paciente) 214 (2 vezes por paciente) Tabela 3: Dados com propostas de melhoria 1: adição de um analista de raio-x e mais um clínico geral. Os três médicos clínicos gerais apresentaram ocupação entre 30% e 40%, considerada mais adequada para suas funções. A alocação de mais uma enfermeira fez com que as taxas de ocupação médias fossem reduzidas para 43,5%, assim como os tempos de fila (redução de 15,3 minutos para 1,4 minutos). Nota-se ainda que foram processados 15 pacientes adicionais nesta estação. Na operação de raio-x, com a separação das tarefas (exame e análise) e a inserção do analista de raio-x, o tempo de fila neste processo reduziu drasticamente: de 131 minutos, em média para 1,6 minutos no exame de raio-x e 21,5 minutos na análise do raio-x. A tabela 4 mostra a quantidade de pacientes atendidos durante o período de estudo: um turno de seis horas do posto de Pronto Atendimento. Lembra-se que os pacientes são atendidos duas vezes no consultório e que um mesmo paciente pode passar por diversos tipos de atendimento, por exemplo: raio-x e consulta, ou ainda medicação e enfermagem, por exemplo. Cenário Quantidade de pacientes atendidos Atual 171 Melhoria 268 Tabela 4: Quantidade de pacientes atendidos no sistema durante um turno. Ao compararmos o cenário inicial com o cenário de melhorias (adição de um analista, uma enfermeira e um terceiro clínico geral), verifica-se um aumento do número de pacientes atendidos no sistema como um todo, bem como a diminuição da sobrecarga dos recursos, principalmente da máquina de raio-x e dos clínicos gerais (de entre 50% e 60% para entre 30% e 40%). Também houve uma diminuição da taxa de utilização da enfermeira de medicação, de 59,8% para 43,5%. Outro dado importante, foi a diminuição do tempo de fila e quantidade de pacientes na fila do processo de raio-x, que no cenário de melhoria foi dividido em duas atividades distintas. 6. Considerações finais Tendo como base a análise realizada dos diferentes processos que compõem o serviço de Pronto Atendimento de Saúde de Votorantim, chegou-se à conclusão de que os principais problemas enfrentados pelo serviço público de saúde, no que cabe à engenharia de produção, 9

10 são o tempo de espera para o atendimento e a sobrecarga a que estão submetidos os médicos e outros funcionários da unidade. A partir do modelo simulado, foi possível observar que o mesmo se aproxima da realidade, pois, em contato com os responsáveis pelo posto de Pronto Atendimento, a quantidade de pacientes atendidos na simulação foi próxima do real, mostrando a aderência que o modelo conseguiu ao representar o sistema real. Por meio desta discussão com a equipe do Pronto Atendimento, foi confirmada a possibilidade de uso de técnicas próprias da Engenharia de Produção, como a simulação de sistemas, para a resolução de problemas de produção de bens e prestação de serviços. A bibliografia consultada indicava a possibilidade desta técnica para auxiliar tomadas de decisão na área de saúde. Outros estudos poderão ser conduzidos no futuro, visando a melhoria deste serviço prestado à população. Com as modificações propostas, concluiu-se que se estas fossem colocadas em prática haveria uma sensível diminuição da sobrecarga dos profissionais que operam no sistema real. Sabe-se que a adição de três funcionários (uma enfermeira, um analista de raio-x e um médico clínico geral) é uma alternativa de melhoria de alto custo. Porém, acredita-se que a população seria extremamente beneficiada com essa medida. Desta maneira, as melhorias propostas podem proporcionar um melhor atendimento e promover a diminuição da utilização de alguns recursos do sistema, trazendo benefícios aos usuários e servidores que atuam no sistema. Referências BANKS, J. et al. Discrete-Event System Simulation. 4 ed. Upper Sadle River: Prentice Hall, BRASIL. Ministério da Saúde. O que é o SUS? Disponível em: < Acesso em 10 de abr CARVALHO, G. A Emenda constitucional 29 e sua contextualização. Disponível em: < Acesso em: 25 de mar CAUCHICK MIGUEL, P. A. Metodologia de pesquisa na engenharia de produção e gestão de operações. Rio de Janeiro: Elsevier, CHIAVENATO, I. Introdução à teoria geral da administração. São Paulo: Campus, 2005 CHIWF L.; MEDINA A. C. Modelagem e simulação de eventos discretos, teorias e aplicações. 2 ed. São Paulo: Bravarte, CONSELHO NACIONAL DE SAÚDE. Emenda Constitucional nº 29: um avanço significativo para o setor saúde. Disponível em: < em: 10 abr FREITAS FILHO, P. J. Introdução a modelagem e simulação de sistemas com aplicações em Arena. 2 ed. Florianópolis: Visual Books, KELTON, W. D; SADOWSKI, R. P; STURROCK, D. T, Simulation with Arena, 4ª ed., Boston: McGraw- Hill Higher Education, MINISTÉRIO DA SAÚDE. Informe sobre a reforma do setor saúde no Brasil. Documento elaborado para a reunião especial sobre a reforma setorial do setor saúde, promovida pela OPAS, BID e Banco Mundial. Brasília: set